填补空白！斯坦福大学，Nature Energy！电池寿命提高38%！

研究背景

锂离子电池（LIBs）是现代能源存储技术中最为重要的组成部分，广泛应用于电动车（EVs）、移动设备、可再生能源存储等领域。与传统的铅酸电池相比，锂离子电池具有能量密度高、寿命长、充电速度快等显著优点。然而，锂离子电池的老化和退化机制仍然是科学研究中的重大挑战。由于使用条件和负载曲线的复杂性，如何在实际应用中准确评估电池的寿命和性能仍面临诸多问题。这些问题主要涉及电池在动态放电情况下的退化行为以及如何更好地模拟实际使用条件进行实验验证。

成果简介

为了解决这一问题，斯坦福大学Alexis Geslin, Le Xu（重庆大学校友）, Devi Ganapathi，William C. Chueh & Simona Onori等人在Nature Energy期刊上发表了题为“Dynamic cycling enhances battery lifetime”的最新论文。该团队系统地比较了不同动态放电曲线与恒流放电曲线的影响，旨在填补实验和数据驱动方法之间的空白。研究设计了四种不同的放电占空比来模拟实际驾驶中的负载曲线，并使用真实和合成的现场数据创建了多种动态放电协议。通过对92个商用硅氧化物-石墨/镍钴铝锂离子电池进行24个月的测试，研究发现动态放电相较于恒流放电显著提高了电池的使用寿命，提升幅度达到38%。

研究还通过可解释的机器学习方法揭示了低频电流脉冲在退化过程中的重要性，尤其是在模拟电动车驾驶负载的情况下。该团队还确定了在平衡时间诱导的老化与循环老化的过程中，最佳的C速率窗口约为0.3C到0.5C，符合实际驾驶条件。

研究亮点

（1）实验首次比较了不同动态放电曲线与恒流放电曲线在锂离子电池老化过程中的影响，得到了动态放电显著提高电池使用寿命的结果。具体而言，在相同的平均电流和电压窗口下，动态放电曲线比恒流放电增加了多达38%的等效充放电周期。

（2）实验通过在92个商用硅氧化物-石墨/镍钴铝锂离子电池上进行24个月的循环测试，分析了47种不同的动态放电曲线，涵盖了从C/16到C/2的平均放电C速率。研究发现，在平衡时间诱导的老化与循环老化方面，最佳的C速率窗口约为0.3C到0.5C，该范围内的平均C速率符合现实使用条件。

（3）实验通过可解释的机器学习方法分析了动态放电曲线对电池退化的影响，揭示了低频电流脉冲（平均8.2 mHz）在放电信号中的重要性。此发现有助于理解不同放电模式对电池寿命的具体影响，并强调了动态放电条件下时间诱导的老化对电池的贡献。

图文导读

图1: 放电协议概述。

图2: 动态放电曲线导致大范围的降解曲线。

图3: SHAP分析确定了放电特性的重要性，以预测EoL指标。

图4: 退化模式 Qne, Qpe和QLi影响和起源。

总结展望

本文的研究揭示了动力学放电曲线与电池老化之间的强相关性，尤其是在实际电动汽车（EV）驾驶条件下的放电过程对电池寿命的影响。研究表明，传统的恒流放电方式并不能有效模拟实际驾驶环境中的老化过程，而动态放电周期能够显著延长电池使用寿命。此外，时间诱导的老化效应在EV相关的C速率（≤0.4C）下成为主导因素，这表明长时间的充放电过程对电池寿命的影响比循环过程更为显著。

这项工作强调了在电池研究中需要采用更接近实际使用场景的动态循环协议，以更准确地捕捉电池老化的趋势。同时，研究还表明，基于这些动态循环的实验数据，可以开发模型来映射恒流与动态循环引起的电池退化差异。因此，在新型电池材料和电池设计的开发过程中，采用更加现实的测试协议，不仅有助于优化电池性能，也有助于深入理解其老化机理。这一发现不仅对电池研究具有重要意义，也为物理科学中的材料和器件老化研究提供了新的视角。

文献信息

Geslin, A., Xu, L., Ganapathi, D. et al. Dynamic cycling enhances battery lifetime. Nat Energy (2024).

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